ICEdit-workflow
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モデル説明
🔮 自然言語の指示で画像を変換
シームレスな編集のための完璧なパートナー
このガイドでは、FluxFill-Dev と ICEdit-MoE-LoRA を使用した、自然言語に基づく強力な画像編集の完全なワークフローを説明します。
📝 概要：画像編集の未来はここに
ICEdit-MoE-LoRAは、AI画像編集における画期的な進歩です。これは、軽量なローランク適応（LoRA）モジュールであり、大規模なディフュージョントランスフォーマーにプロフェッショナルなレベルの指示型編集機能をもたらします。元のトレーニングデータのたった0.5%を使用して、パラメータの1%のみを賢く微調整することで、高価な商用ソリューションに匹敵、あるいは超える驚異的な編集能力を実現します。
📌 完全なワークフロー
このワークフローは、FluxFill + ICEdit-MoE-LoRAを組み合わせ、自然言語の指示で画像を編集します。より優れた結果を得るには、LEOPARD、Bernoulli、またはSPEED_Q8などのディフュージョンモデルを、Geminiオートプロンプトノードと組み合わせて4～8ステップで使用してください。（私はステップ数が少ない、非常に軽量なFluxモデルを使用しました）
同じシーンの左右に並べた2枚の画像。右側は左側と同じシーンですが、「あなたの編集」（prostyleは含まず、ご自身の編集を記入してください）
🛠️ 完全なインストールガイド
📁 セットアップ構造
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ ├── (basic)📄 fluxfill-dev.safetensors # https://civitai.com/models/1108146/fluxfill-devgguf
│ │ ├──(option1)📄 LEOPARD.gguf # https://civitai.com/models/1534861
│ │ ├──(option2)📄 Bernoulli.gguf # https://civitai.com/models/682369
│ │ └──(option3)📄 SPEED_Q8.gguf # https://civitai.com/models/661102/speedq8
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ ├── (basic)📄 clip_l.safetensors
│ │ ├── (option1)📄 t5xxl_fp16.safetensors
│ │ ├── (option2)📄 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors
│ │ └── (option3)📄 t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│ ├── 📂 vae/
│ │ └── 📄 ae.safetensors
│ └── 📂 lora/
│ └── 📄 ICEdit-MoE.safetensors
💎 必須コンポーネント
✨ LoRAモデル – 魔法の一手
🔤 テキストエンコーダー – 自然言語理解の中枢
注：ハードウェアの能力に応じて、以下のT5XXLオプションのいずれか1つだけ選択してください
T5XXLオプション（1つだけ選択）：
🎭 VAE – ビジュアルアーティスト
🖼️ ディフュージョンモデル – イメージングエンジン
##（これらの中から1つだけ選択するか、flux-dev自体を使用しても構いません）
注： 上記のいずれかのディフュージョンモデルを使用することで、効率的な編集が可能（推奨ステップ数：4～8ステップ）。編集にはflux-dev-fillを使用し、結果の強化にはflux-devを使用してください。
🎬 お試し可能な例の指示
「背景の山に壮大な城を追加する」
「車の色を赤から電気青に変更する」
「画像の人物を削除して、花が咲く木に置き換える」
「すべての細部を維持したまま、水彩画のスタイルに変換する」
「シーンに劇的な夕焼け照明を追加する」
👨💻 デベロッパー情報
このワークフローガイドは、Abdallah Al-Swaitiによって作成されました：
その他のツールや更新情報については、OllamaGeminiノードをご覧ください：GitHubリポジトリ
🙏 コミュニティへの感謝
ICEdit-MoE-LoRAのチェックポイントとデモを公開することで、オープンソースの画像編集を革命的に変えたsanaka87に心より感謝します。あなたの貢献は、世界中のクリエイターを支援し、AIアートコミュニティ全体のイノベーションを加速しています！
